{"id":29759,"date":"2025-09-01T09:19:06","date_gmt":"2025-09-01T07:19:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=29759"},"modified":"2025-08-20T10:47:18","modified_gmt":"2025-08-20T08:47:18","slug":"aws-integriert-openais-open-weight-models-in-bedrock-und-sagemaker","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=29759","title":{"rendered":"AWS integriert OpenAIs Open Weight Models in Bedrock und SageMaker"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Amazon Web Services (AWS) hat angek\u00fcndigt, dass OpenAIs Open Weight Foundation Models erstmals \u00fcber Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI verf\u00fcgbar sind. Millionen AWS-KundInnen erhalten damit direkten Zugriff auf die leistungsstarken Modelle <em>gpt-oss-120b<\/em> und <em>gpt-oss-20b<\/em>, um schnell und effizient generative KI-Anwendungen zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"612\" src=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-1024x612.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27963\" srcset=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-1024x612.png 1024w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-300x179.png 300w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-768x459.png 768w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-1536x918.png 1536w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-2048x1224.png 2048w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/AWS_logo-1320x789.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">AWS Logo &#8211; Quelle: Amazon Web Services<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><br>Wichtige Vorteile im \u00dcberblick:<br>\u2022 <strong>Hohe Kosteneffizienz:<\/strong> Das gr\u00f6\u00dfere Modell ist in Amazon Bedrock bis zu zehnmal g\u00fcnstiger als vergleichbare Gemini-Modelle, 18-mal g\u00fcnstiger als DeepSeek-R1 und siebenmal g\u00fcnstiger als vergleichbare OpenAI o4-Modelle.<br>\u2022 <strong>Erweiterte Reasoning-F\u00e4higkeiten:<\/strong> Besonders geeignet f\u00fcr agentische Workflows, Softwareentwicklung, wissenschaftliche Analysen und mathematische Aufgaben.<br>\u2022 <strong>Enterprise-Sicherheit:<\/strong> Integration mit Amazon Bedrock Guardrails, die konfigurierbar bis zu 88 Prozent potenziell sch\u00e4dlicher Inhalte abfangen.<br>\u2022 <strong>Flexible Skalierung:<\/strong> 128K Context-Input-Fenster zur Verarbeitung umfangreicher Dokumente und Dialoge \u2013 ideal f\u00fcr Kundenservice-Transkripte, technische Dokus und wissenschaftliche Arbeiten.<br>Mit OpenAI reiht sich ein weiterer Anbieter in die Riege von DeepSeek, Meta und Mistral AI ein, deren Open Weight Modelle bereits \u00fcber Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI verf\u00fcgbar sind. Insgesamt bietet Bedrock nun mehr als 100 Modelle f\u00fchrender KI-Entwickler.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Direkter Link: <\/strong><a><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/de\/\">Amazon Web Services AWS \u2013 Server Hosting &amp; Cloud Services<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AWS stellt erstmals OpenAIs Open Weight Foundation Models \u00fcber Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI bereit. KundInnen k\u00f6nnen auf gpt-oss-120b und gpt-oss-20b zugreifen und generative KI-L\u00f6sungen kosteneffizient umsetzen. Die Modelle \u00fcberzeugen durch fortschrittliche Reasoning-F\u00e4higkeiten f\u00fcr komplexe Anwendungen in Forschung, Entwicklung und Automatisierung. Dank Guardrails ist ein hoher Sicherheitsstandard gew\u00e4hrleistet, w\u00e4hrend das gro\u00dfe Kontextfenster die Verarbeitung umfangreicher Inhalte erm\u00f6glicht. Mit OpenAI w\u00e4chst das Modellangebot von Bedrock auf \u00fcber 100 f\u00fchrende KI-L\u00f6sungen.<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":27963,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[10036],"tags":[4135,22492,21521,13208],"class_list":["post-29759","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-kuenstliche-intelligenz","tag-aws","tag-bedrock","tag-generativeki","tag-sagemaker"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29759","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=29759"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29759\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29762,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/29759\/revisions\/29762"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/27963"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=29759"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=29759"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=29759"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}